Allen Institute for AI ( AI2) представил новаторский проект под названием OLMo — обширную модель большого языка с открытым исходным кодом. Эта инициатива является стратегическим шагом, направленным на демистификацию внутренней работы моделей ИИ и стимулирование дальнейшего прогресса в области языкового моделирования.
Внедрение OLMo происходит в то время, когда открытость рассматривается как ключевой фактор для содействия быстрым инновациям в области генеративного искусственного интеллекта. Yann LeCun, главный научный сотрудник в области искусственного интеллекта в Meta, подчеркнул преобразующее воздействие моделей открытого фонда, которые, по его мнению, могут ускорить путь к будущему, основанному на искусственном интеллекте, посредством надежного, совместного сообщества.
Совместные усилия с участием престижных партнеров, таких как Kempner Institute в Harvard University, AMD, CSC-IT Center for Science в Финляндии и Databricks, способствовали разработке OLMo. Это партнерство является свидетельством междисциплинарного подхода, необходимого для решения сложных задач ИИ.
Совершив беспрецедентный шаг, институт выпускает OLMo вместе со своими данными для предварительного обучения и обучающим кодом, предоставляя исследователям уникальную возможность углубиться в глубины этой модели ИИ. Эта открытая модель поднимает новые высоты прозрачности, предоставляя разработчикам необходимые инструменты, такие как обширные данные для предварительного обучения из набора AI2's Dolma и надежный пакет оценки с сотнями контрольных точек.
Руководитель проекта OLMo Hanna Hajishirzi, которая также поддерживает исследования НЛП в AI2 и является известным профессором University of Washington's Allen School, подчеркивает важность открытости для научного понимания и прогресса в области ИИ. Сравнивая и противопоставляя медицинские исследования или астрономические исследования, Хаджиширзи подчеркивает, что структура OLMo позволяет проводить всестороннее изучение LLM, что способствует разработке систем искусственного интеллекта, которые являются одновременно безопасными и надежными.
AI2 отмечает, что OLMo обеспечивает точность в исследованиях ИИ, предоставляя доступ к данным обучения модели, тем самым устраняя догадки и способствуя разработке, основанной на фактических данных. Эта инициатива призвана не только раскрыть идеи прошлых моделей ИИ, но и послужить трамплином для будущих открытий и улучшений.
В ближайшие месяцы ожидаются дальнейшие итерации OLMo, поскольку AI2 планирует интегрировать модели различных размеров, наборы данных и другие возможности. Ной Смит, еще один руководитель проекта и старший директор AI2, также работающий в University of Washington's Allen School, подтвердил основную миссию OLMo. Смит поддержал первоначальное видение ИИ как открытого поля, которое было затемнено коммерциализацией и конфиденциальностью. OLMo стремится восстановить общественную сущность исследований ИИ, обеспечивая всесторонний доступ от создания моделей до методов оценки, тем самым продвигая технологию ИИ инклюзивным и ответственным образом.
Поскольку такие платформы, как AppMaster, также ценят демократизацию технологий, предлагая решения no-code, дух OLMo соответствует более широкому технологическому движению в сторону прозрачности и доступности. Поддерживая модели с открытым исходным кодом, такие как OLMo, технологическое сообщество коллективно приближается к эпохе ответственного и инклюзивного искусственного интеллекта.
